生成式AI的出現，讓知識工作進入全新的階段，從業務簡報到客戶溝通，愈來愈多人嘗試讓AI參與自己的日常工作。然而使用門檻雖低，理解門檻卻高，有人把AI當成搜尋引擎的延伸，也有人希望它成為即時顧問，但抱持著這樣的想法實際操作後，常發現結果不是太空洞，就是與預期相差甚遠。
這是為什麼呢？段采伶說道：「AI是一個需要合作與引導的系統，多數人使用上遇到最大的困難，不在於學不會操作，而是『不會問問題』。」當問題模糊、邏輯鬆散，AI的輸出就會偏離主軸，生成出來的內容也就難以應用到日常工作中，而這也是多數人誤解AI「不夠聰明的原因」。
使用AI的過程中，關鍵在於使用者能否提供足夠明確的指令。AI並不會自動理解使用者的工作內容、習慣與需求，因此，使用者必須主動補足這些資訊落差。具體來說，在下達指令時，應清楚設定背景、說明目標、列出限制條件，並建議輸出的內容與格式，讓AI能根據完整資訊判斷方向。反之，若僅以「幫我撰寫一份建議書」這類籠統指令期待AI自動生成，結果往往會與實際需求偏離，內容也難以直接採用。
不過，資訊給得愈多，也愈需要分辨哪些能說、哪些不該說。段采伶提醒，AI的協作效率固然來自資訊完整，但使用者也要意識到輸入內容的界線。「AI不是沒有極限，它有極限。」她說，「一些關於客戶個人資料的內容，我會建議盡量不要使用。」
她指出，若輸入過多包含客戶姓名、身份證字號、收入、家庭背景等真實資料，可能會造成個資暴露的風險。「我們是使用者，就要負最大的責任。」因此她建議，與AI互動時可採去識別化或虛擬案例操作（代換名稱、職業和收入，不透露真實資訊等）。
實戰演練：精準的提問模板，下達指令時必備的架構
1. 角色／身分設定：明確告訴AI「你是誰／你擅長什麼」，可以指名專業領域、年資、背景和風格定位。
→避免AI把自己當外行人、幫AI調整知識層次、減少他回應走偏的機率。
2. 背景／上下文：提供當次問題的環境、參數和已知條件。
→當AI在一個情境裡思考，才能給出具體的答案，且能給出更貼合現實的回答。
3. 問題／任務：說清楚自己的需要，是分析、建議、規劃還是比較方案
→明確任務能集中其思考方向。
4. 輸出形式／結構：明確格式，是要清單、表格、報告、大綱或是案例分析、字數多少？
→結構化的輸出能夠亦於使用者後續整理，也能防止回答過長和鬆散。
5. 額外指令／防呆／假設條件：使用者可以告訴AI「若資料不足要怎麼辦」
→防止AI做出脫離現實的假設或出現AI幻覺
＊魔術關鍵字：「請你仔細思考」。當使用者告訴生成式AI這句指令後，AI將會花更多的時間，確保生成的內容符合使用者提出的需求。
實戰演練：精準的提問模板，下達指令時必備的架構
◆ 角色／身分設定：你是高階保險規劃顧問，在壽險、健康險、意外險、年金險等領域有15年經驗，熟悉臺灣保險制度與法規。
◆ 背景／上下文：客戶為40歲已婚男女，有2個小孩（12歲與8歲），年收入約新臺幣150萬元，尚未購房，並且已有部分儲蓄與投資。他們希望在接下來20年內，確保家庭保障、教育金、退休金都有規劃，不想被醫療、意外或失能風險毀了生活品質。
◆ 問題／任務：我希望你幫我設計一套「全方位保險規劃方案」，覆蓋保障、儲蓄、投資型保險與年金策略。核心是：在保費可接受的範圍內，如何配置（各類險種比例、時程、調整機制）才比較合理。
◆ 輸出形式／結構：請以以下格式呈現（1）客戶風險與需求分析（2）核心保障設計，包括壽險、意外、醫療、失能等（3）投資／儲蓄／年金型保險配置（4）時程與期中調整機制，個別給我5年、10年、20年的檢視方式（5）給我每個部分的優點、盲點與風險（6）若預算限制，該怎麼取捨。
◆ 額外指令／假設／風險提示：假設該客戶健康狀況正常，無重大疾病史；如果有資料不足，請先指出哪些關鍵變數（例如：通膨率、預期投資報酬率）可能影響設計；請你同時列出至少2種不同預算情境（較高和較保守）下的配置方案。
試試看，AI會給出怎麼樣的建議？
